基于YOLOv9葡萄病害识别检测算法研究
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摘 要：YOLOv9作为YOLO系列模型中的最新版本之一，其平台移植方便与检测步骤简易，相比于传统的图像识别技术，基于深度学习的物体检测模型具有更强的特征提取和泛化能力，能够更好地识别复杂的物体和场景。基于YOLOv9c葡萄病害识别检测算法研究，针对传统的病害识别方法存在着识别准确率低、耗时长等问题，对我国七种葡萄病害进行识别，进行训练之后，平均检测度mAP50为92.7%，实验结果表明，该方法可以实现葡萄病害实时检测，大大提高了农业生产效率，满足葡萄病害检测应用场景的精度要求和实时性。（剩余6477字）